庞皓计量经济学课后答案第三章

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庞皓计量经济学课后答案第三章

统计学2班第二次作业1、Ŷi =-151.0263 + 0.1179X 1i + 1.5452X 2iT= (-3.066806) (6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 R 2=0.92964 F=191.1894 n=31⑴模型估计结果说明，各省市旅游外汇收入Y 受旅行社职工人数X 1，国际旅游人数X 2的影响。

由所估计出的参数可知，在假定其他变量不变的情况下，当旅行社职工人数每增加1人，各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。

在嘉定其他变量不变的情况下。

当国际旅游人数每增加1万人，各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。

⑵由题已知，估计的回归系数β1的T 值为：t （β1）=6.652983。

β2的T 值分为： t （β2）=3.378064。

α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229因为t （β1）=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0：β1=0。

表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。

因为 t （β2）=3.378064≥t 0.025(29)=2.045229，所以拒绝原假设H 0：β2=0表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，和国际旅游人数X 2对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。

⑶正对H O ：β1=β2=0，给定显著水性水平α=0.05，自由度为k-1=2,n-k=28的临界值F 0.05（2,28）=3.34038。

由题已知F=191.1894>F 0.05（2,28）=3.34038，应拒绝原假设H O ：β1=β2=0，说明回归方程显著，即旅行社职工人数和旅游人数变量联合起来对各省市旅游外汇收入有显著影响。

2、⑴样本容量n=15 残差平方和RSS=66042-65965=77 回归平方和ESS 的自由度为K-1=2 残差平方和RSS 的自由度为n-k=13⑵可决系数R 2=TSS ESS =6604265965=0.99883 调整的可决系数R 2=1-（1-R 2）kn n --1=1-（1-0.99883）1214=0.99863 ⑶利用可决系数R 2=0.99883，调整的可决系数R 2=0.99863，说明模型对样本的拟合很好。

计量经济学第三版庞浩第三章习题

第三章习题3.1（1）2011年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素数据图形可以看出，2011年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性，因而将其模型设定为线性回归模型形式：Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4估计参数Y=246.854+5.996865X 2-0.524027X 3-2.26568X 4模型检验① R 2是0.666062，修正的R 2为0.628957，说明模型对样本拟合较好 ② F 检验，分别针对H0：βj=0(j=1,2,3,4)，给定显著性水平α=0.05，在F 分布表中查出自由度为k-1=3,n-k=27的临界值F α（3,27）=3.65，由表可知，F=17.95108>F α（3,27）=3.65，应拒绝原假设，回归方程显著。

③ t 检验，分别针对H0：βj=0(j=1,2,3,4)，给定显著性水平α=0.05，查t 分布表得自由度为n-k=27临界值t 205.0（n-k ）=2.0518。

对应的t 统计量分别为 4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于t （27）=2.0518，所以这些系数都是显著的。

（2）人均ＧＤＰ增加１万元，百户拥有家用汽车增加5.996865辆，城镇人口比重增加１个百分点，百户拥有家用汽车减少0.524027辆，交通工具消费价格指数每上升１，百户拥有家用汽车减少2.265680辆。

（3）将其模型设定为 Y=β1+β2X 2+β3LnX 3+β4LnX 4Y=1148.758+5.135670X2-22.81005LnX3-230.8481LnX4改进后的R2为0.691952>原R2为0.666062，拟合程度得到了提高3.2(1)估计参数Y = - 18231.58+0.135474X 2 + 18.85348X 3 模型检验R 2是0.985838，修正的R 2是0.983950，说明模型对样本拟合较好F 检验，分别针对H 0；βj =0(j=1,2,3)，给定显著性水平α=0.05，在F 分布表中查出自由度为k-1=2,n-k=15的临界值F α（2,15）=4.77，由表可知，F=522.0976>F （2,15）=4.77，应拒绝原假设，回归方程显著。

庞皓计量经济学第三版课后习题及答案顶配

第二章练习题及参考解答表中是1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据表亚洲各国人均寿命、人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率数据（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。

（2）对所建立的回归模型进行检验。

【练习题参考解答】（1）分别设定简单线性回归模型，分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系:1)人均寿命与人均GDP 关系Y i 1 2 X1i u i估计检验结果:2)人均寿命与成人识字率关系3)人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系（2）对所建立的多个回归模型进行检验由人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命回归结果的参数t 检验值均明确大于其临界值,而且从对应的P 值看,均小于,所以人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命都有显着影响.（3）分析对比各个简单线性回归模型人均寿命与人均GDP 回归的可决系数为人均寿命与成人识字率回归的可决系数为人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的可决系数为相对说来,人均寿命由成人识字率作出解释的比重更大一些为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到以下数据:表浙江省财政预算收入与全省生产总值数据的显着性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2011 年，全省生产总值为32000 亿元，比上年增长%,利用计量经济模型对浙江省2011 年的财政预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型,. 估计模型的参数,检验模型的显着性,并解释所估计参数的经济意义【练习题参考解答】建议学生独立完成由12对观测值估计得消费函数为：（1）消费支出C的点预测值；（2）在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间。

计量经济学(庞皓)第二版课后思考题答案3

5
答：多元线性回归分析中，多重可决系数是模型中解释变量个数的增函数，这给对比不同模型的多重可决系数带来缺陷，所以需要修正。可决系数只涉及变差，没有考虑自由度。如果用自由度去校正所计算的变差，可纠正解释变量个数不同引起的对比困难。联系：由方差分析可以看出，F 检验与可决系数有密切联系，二者都建立在对应变量变差分解的基础上。F 统计量也可通过可决系数计算。对方程联合显著性检验的 F 检验，实际 F 检验有精确的分布，上也是对可决系数的显著性检验。区别：它可以在给定显著性水平下，给出统计意义上严格的结论。可决系数只能提供一个模糊的推测，可决系数越大，模型对数据的拟合程度就越好。但要大到什么程度才算模型拟合得好，并没有一个绝对的数量标准。 3.5 什么是方差分析？对被解释变量的方差分析与对模型拟合优度的度量有什么联系和区别？答：被解释变量 Y 观测值的总变差分解式为： TSS = ESS + RSS 。将自由度考虑进去进行方差分析，即得如下方差分析表：变差来源源于回归源于残差总变差
Y = b1 + β 2 X 2 + β3 X 3 + β 4 X 4 + u
其中，Y 为汽车销售量，X2 为居民收入， X3 为汽车价格， X4 为汽油价格，像其他费用、道路状况、政策环境等次要因素包含在随机误差项 u 中。 3.9 说明用 Eviews 完成多元线性回归分析的具体操作步骤。答：1、建立工作文件，建立一个 Group 对象，输入数据。 2、点击 Quick 下拉菜单中的 Estimate Equation。 3、在对话框 Equation Specification 栏中键入 Y C X2 X3 X4 ，点击 OK，即出现回归结果。
而当 X 2 和 X 3 相互独立时， X 2 和 X 3 的斜方差等于零，即：

庞皓《计量经济学》(第4版)章节题库-第3章多元线性回归模型【圣才出品】

2
2
而 1－α 的置信度下 Y0 的置信区间为：
Yˆ0 t ˆ
1
X0
X
X
1
X
0
Y0
Yˆ0
t
ˆ
1
X0
X
X
1
X
0
2
2
6．多元回归模型中的解释变量个数为 k，那么回归方程显著性检验的 F 统计量的第一自由度为 n－k－1，第二自由度为 k。（）
【答案】× 【解析】多元回归模型中的解释变量个数为 k，那么回归方程显著性检验的 F 统计量的第一自由度为 k，第二自由度为 n－k－1。
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【解析】在变量显著性检验中，针对某变量 Xj（j＝1，2，…，k）设计的原假设与备
择假设为 H0：βj＝0，H1：βj≠0。给定显著性水平 α 之后，可根据|t|＞tα/2（n－k－1）
（或|t|≤tα/2（n－k－1））来决定拒绝（或接受）原假设 H0，从而判定对应的解释变量是
三、简答题 1．多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？答：（1）针对普通最小二乘法，多元线性回归模型的基本假设主要有以下三大类： ①关于模型设定的基本假设：假定回归模型的设定是正确的，即模型的变量和函数形式均为正确的。 ②关于随机扰动项的基本假设：假定随机扰动项满足条件零均值、条件同方差、条件序列不相关性以及服从正态分布。
2．调整的多重可决系数 Error!2 与多重可决系数 R2 的关系为（）。 A．Error!2＝R2（n－1）/（n－k－1） B．Error!2＝1－R2（n－1）/（n－k－1） C．Error!2＝1－（1＋R2）（n－1）/（n－k－1） D．Error!2＝1－（1－R2）（n－1）/（n－k－1）【答案】D 【解析】在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，为了剔除变量个数对拟合优度的影响，调整的多重可决系数是将残差平方和与总离差平方和处以各自

庞皓第三版计量经济学练习题及参考解答(完整版)

百户拥有家用汽车量(辆) Y 37.71 20.62 23.32 18.60 19.62 11.15 11.24
北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林
黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆
5 6 7 8 9 10 11 12 根据上表资料：
2.56 3.54 3.89 4.37 4.82 5.66 6.11 6.23
1678 1640 1620 1576 1566 1498 1425 1419
（1）建立建筑面积与建造单位成本的回归方程；（2）解释回归系数的经济意义；（3）估计当建筑面积为 4.5 万平方米时，对建造的平均单位成本作区间预测。
650 m 2.23 5.4772 1 5.0833 650 m 30.1250
2.4 假设某地区住宅建筑面积与建造单位成本的有关资料如表 2.11：表 2.11 建筑地编号 1 2 3 4 某地区住宅建筑面积与建造单位成本数据建筑面积(万平方米)X 0.6 0.95 1.45 2.1 建造单位成本(元/平方米)Y 1860 1750 1710 1690
（1）消费支出 C 的点预测值；
（2）在 95%的置信概率下消费支出 C 平均值的预测区间。（3）在 95%的置信概率下消费支出 C 个别值的预测区间。
【练习题 2.3 参考解答】（1）当 X f 1000 时，消费支出 C 的点预测值；
ˆ 50 0.6 X =50+0.6*1000=650 C i i
e2 ˆ2 i n 1 ˆ
2

计量经济学第三版庞浩第三章习题

计量经济学第三版庞浩第三章习题第三章习题3.1（1）2021年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素数据图形可以看出，2021年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性，因而将其模型设定为线性回归模型形式：Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4① R2是0.*****，修正的R2为0.*****，说明模型对样本拟合较好② F检验，分别针对H0：βj=0(j=1,2,3,4)，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3,n-k=27的临界值Fα（3,27）=3.65，由表可知，F=17.*****Fα（3,27）=3.65，应拒绝原假设，回归方程显著。

③ t检验，分别针对H0：βj=0(j=1,2,3,4)，给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=27临界值t=2.0518，所以这些系数都是显著的。

（2）人均ＧＤＰ增加１万元，百户拥有家用汽车增加5.*****辆，城镇人口比重增加１个百分点，百户拥有家用汽车减少0.*****辆，交通工具消费价格指数每上升１，百户拥有家用汽车减少2.*****辆。

0.052（n-k）=2.0518。

对应的t统计量分别为4.*****，4.*****，-2.*****，-4.*****，其绝对值均大于t（27）（3）将其模型设定为Y=β1+β2X2+β3LnX3+β4LnX4Y=1148.758+5.*****X2-22.*****LnX3-230.8481LnX4改进后的R2为0.*****原R2为0.*****，拟合程度得到了提高3.2(1)估计参数Y = - *****.58+0.*****X2 + 18.*****X3 模型检验R2是0.*****，修正的R2是0.*****，说明模型对样本拟合较好F检验，分别针对H0；βj=0(j=1,2,3)，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=2,n-k=15的临界值Fα（2,15）=4.77，由表可知，F=522.0976F（2,15）=4.77，应拒绝原假设，回归方程显著。

计量经济学第三版(庞浩)版课后答案全

第二章之五兆芳芳创作（1）①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 17:00Sample (adjusted): 1 33Included observations: 33 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)③关于浙江省财务预算收入与全省生产总值的模型，查验模型的显著性：1）可决系数为0.983702，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好.2）对于回归系数的t查验：t（β2）=43.25639>t0.025(31)=2.0395，对斜率系数的显著性查验标明，全省生产总值对财务预算总收入有显著影响.④用标准形式写出查验结果如下：(0.004072) (39.08196)t= (43.25639) （-3.948274）R2=0.983702 F=1871.115 n=33⑤经济意义是：全省生产总值每增加1亿元，财务预算总收入增加0.176124亿元.（2）当x=32000时，①进行点预测，由上可知Y=0.176124X—154.3063，代入可得：②进行区间预测：先由Eviews阐发：由上表可知，当Xf=32000时，将相关数据代入计较得到：5481.6617—2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068 .2≤即Yf的置信区间为（5481.6617—64.9649, 5481.6617+64.9649）(3) 对于浙江省预算收入对数与全省生产总值对数的模型，由Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 18:00Sample (adjusted): 1 33Included observations: 33 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.LNXCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)③关于浙江省财务预算收入与全省生产总值的模型，查验其显著性：1）可决系数为0.963442，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好.2）对于回归系数的t查验：t（β2）=28.58268>t0.025(31)=2.0395，对斜率系数的显著性查验标明，全省生产总值对财务预算总收入有显著影响.④经济意义：全省生产总值每增长1%，财务预算总收入增长0.980275%（1）对修建面积与建造单位成本模型，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 12:40Sample: 1 12Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上可得：修建面积与建造成本的回归方程为：（2）经济意义：修建面积每增加1万平方米，修建单位成本每平方米削减64.18400元.（3）②再进行区间估量：用Eviews阐发：由上表可知，当Xf=4.5时，将相关数据代入计较得到：1556.647—2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843≤即Yf的置信区间为（1556.647—478.1231, 1556.647+478.1231）第三章１）对出口货色总额计量经济模型，用Eviews阐发结果如下：：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 20:25Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X2X3CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid8007316. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)①由上可知，模型为：②对模型进行查验：1）可决系数是0.985838，修正的可决系数为0.983950，说明模型对样本拟合较好2）F查验，F=522.0976>F（2,15）=4.77，回归方程显著3）t查验，t统计量辨别为X2的系数对应t值为10.58454，大于t（15）=2.131，系数是显著的，X3的系数对应t值为1.928512，小于t（15）=2.131，说明此系数是不显著的.（2）对于对数模型，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 20:25Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.LNX2LNX3CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)①由上可知，模型为：LNY=-20.52048+1.564221 LNX2+1.760695 LNX3②对模型进行查验：1）可决系数是0.986295，修正的可决系数为0.984467，说明模型对样本拟合较好.2）F查验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著.3）t查验，t统计量辨别为-3.777363，17.57789，2.581229，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的.（3）①（1）式中的经济意义：产业增加1亿元，出口货色总额增加0.135474亿元，人民币汇率增加1，出口货色总额增加18.85348亿元.②（2）式中的经济意义：产业增加额每增加1%，出口货色总额增加1.564221%，人民币汇率每增加1%，出口货色总额增加1.760695%（1）对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型，由Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 20:30Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XTCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)②对模型进行查验：1）可决系数是0.951235，修正的可决系数为0.944732，说明模型对样本拟合较好.2）F查验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著.3）t查验，t统计量辨别为2.944186，10.06702，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的.③经济意义：家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出增加0.086450元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加52.37031元.（2）用Eviews阐发：①Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:30Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.TCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)②Dependent Variable: XMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:34Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.TCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid4290746. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)以上辨别是y与T，X与T的一元回归模型辨别是：（3）对残差进行模型阐发，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: E1Method: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 20:39Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.E2CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)模型为：（3）由上可知，β2与α2的系数是一样的.回归系数与被解释变量的残差系数是一样的，它们的变更纪律是一致的.第五章(1)由Eviews软件阐发得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/10/14 Time: 16:00Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid12220196 Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上表可知，2007年我国农村居民家庭人均消费支出（x）对人均纯收入（y）的模型为：（2）①由图形法查验由上图可知，模型可能存在异方差.②Goldfeld-Quanadt查验1）定义区间为1-12时，由软件阐发得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 12/10/14 Time: 11:34Sample: 1 12Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid1772245. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)得∑e1i2=1772245.2）定义区间为20-31时，由软件阐发得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 12/10/14 Time: 16:36Sample: 20 31Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid7909670. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)得∑e2i2=7909670.3）按照Goldfeld-Quanadt查验，F统计量为：在α=0.05水平下，份子分母的自由度均为10，查散布表得临界值F0.05（10,10）=2.98，因为F=4.4631> F0.05（10,10）=2.98，所以拒绝原假定，此查验标明模型存在异方差.（3）1）采取WLS法估量进程中，①用权数w1=1/X,成立回归得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/14 Time: 11:13Sample: 1 31Included observations: 31Weighting series: W1Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCWeighted StatisticsR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid8352726. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)Unweighted StatisticsR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Sum squared resid14484289 Durbin-Watson stat对此模型进行White查验得：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic Prob. F(2,28)Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2)Scaled explained SS Prob. Chi-Square(2)Test Equation:Dependent Variable: WGT_RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/10/14 Time: 21:13Sample: 1 31Included observations: 31Collinear test regressors dropped from specificationVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C1045682.WGT^21173622.X*WGT^2R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid 1.40E+13 Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)从上可知，nR2=0.649065，比较计较的统计量的临界值，因为nR2=0.649065<0.05（2）=5.9915，所以接受原假定，该模型消除了异方差.估量结果为：t=（11.97157）（-0.972298）②用权数w2=1/x2,用回归阐发得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/14 Time: 21:08Sample: 1 31Included observations: 31Weighting series: W2Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCWeighted StatisticsR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid6320554. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)Unweighted StatisticsR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Sum squared resid19268334Durbin-Watson stat对此模型进行White查验得：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic Prob. F(3,27)Obs*R-squared Prob. Chi-Square(3)Scaled explained SS Prob. Chi-Square(3)Test Equation:Dependent Variable: WGT_RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/10/14 Time: 21:29Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CWGT^22240181.X^2*WGT^2X*WGT^2R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid 5.10E+12 Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)从上可知，nR2=0.999322，比较计较的统计量的临界值，因为nR2=0.999322<0.05（2）=5.9915，所以接受原假定，该模型消除了异方差.估量结果为：t=（10.70922）（-1.841272）③用权数w3=1/sqr（x）,用回归阐发得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/09/14 Time: 21:35Sample: 1 31Included observations: 31Weighting series: W3Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCWeighted StatisticsR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid9990985. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)Unweighted StatisticsR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Sum squared resid12717412 Durbin-Watson stat对此模型进行White查验得：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic Prob. F(2,28)Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2)Scaled explained SS Prob. Chi-Square(2)Test Equation:Dependent Variable: WGT_RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/09/14 Time: 20:36Sample: 1 31Included observations: 31Collinear test regressors dropped from specificationVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C1212308.2141958.WGT^21301839.X^2*WGT^2R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid 2.17E+13 Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)从上可知，nR2=0.911022，比较计较的统计量的临界值，因为nR2=0.911022<0.05（2）=5.9915，所以接受原假定，该模型消除了异方差.估量结果为：t=（13.52507）（-0.151390）经过查验发明，用权数w1的效果最好，所以综上可知，即修改后的结果为：t=（11.97157）（-0.972298）第六章(1)成立居民收入-消费模型，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/14 Time: 14:22Sample: 1 19Included observations: 19Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)所得模型为：Se=(0.012877)(12.39919)t=(53.62068)(6.446390)（2）1）查验模型中存在的问题①做出残差图如下：残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，标明残差项存在一阶自相关.②该回归方程可决系数较高，回归系数均显著.对样本量为19，一个解释变量的模型，5%的显著水平，查DW统计表可知，dL=1.180，dU=1.401，模型中DW=0.574663,<dL,显然模型中有自相关.③对模型进行BG查验，用Eviews阐发结果如下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic Prob. F(2,15)Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2)Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/20/14 Time: 15:03Sample: 1 19Included observations: 19Presample missing value lagged residuals set to zero.Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.XCRESID(-1)RESID(-2)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)如上表显示，LM=TR2=7.425088，其p值为0.0244，标明存在自相关.2）对模型进行处理：①采纳狭义差分法a)为估量自相关系数ρ.对et进行滞后一期的自回归，用EViews 阐发结果如下：Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 12/20/14 Time: 15:04Sample (adjusted): 2 19Included observations: 18 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.E(-1)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.Durbin-Watson statb)对原模型进行狭义差分回归，用Eviews进行阐发所得结果如下：Dependent Variable: Y-0.657352*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 12/20/14 Time: 15:04Sample (adjusted): 2 19Included observations: 18 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX-0.657352*X(-1)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上图可知回归方程为：Yt*=35.97761+0.668695Xt*Se=(8.103546)(0.020642)t=(4.439737)(32.39512)由于使用了狭义差分数据，样本容量削减了1个，为18个.查5%显著水平的DW统计表可知，dL=1.158,dU=1.391模型中DW=1,830746，du<DW<4- dU，说明在5%的显著水平下狭义差分模型中已无自相关.可决系数R2，t，F统计量也均达到理想水平.由此最终的消费模型为：Yt=104.9987+0.668695Xt②用科克伦-奥克特迭代法，用EVIews 阐发结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/14 Time: 15:15Sample (adjusted): 2 19Included observations: 18 after adjustmentsConvergence achieved after 5 iterationsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CXAR(1)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)Inverted AR Roots .63所得方程为：（3）经济意义：人均实际收入每增加1元，平均说来人均时间消费支出将增加0.669262元.（1）针对对数模型，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 16:13Sample: 1980 2000Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.LNXCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)所得模型为：se=(0.038897) (0.241025)t=(24.45123) (9.007529)2）查验模型的自相关性该回归方程可决系数较高，回归系数均显著.对样本量为21，一个解释变量的模型，5%的显著水平，查DW统计表可知，dL=1.221，dU=1.420，模型中DW=1.159788<dL,显然模型中有自相关.(2)用狭义差分法处理模型：1）为估量自相关系数ρ.对et进行滞后一期的自回归，用EViews 阐发结果如下：Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 16:18Sample (adjusted): 1982 2000Included observations: 19 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.E(-1)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid2848090. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.Durbin-Watson stat2）对原模型进行狭义差分回归，用Eviews进行阐发所得结果如下：Dependent Variable: Y+0.012872*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:06Sample (adjusted): 1981 2000Included observations: 20 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX+0.012872*X(-1)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid2882022. Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上图可知回归方程为：Yt*=-104.9645+6.653757Xt*Se=(197.7928)( 0.304157)t=(-0.530679)( 21.87605)由于使用了狭义差分数据，样本容量削减了1个，为20个.查5%显著水平的DW统计表可知，dL=1.201,dU=1.411模型中DW=1.8222596，du<DW<4- dU，说明在5%的显著水平下狭义差分模型中已无自相关.可决系数R2，t，F统计量也均达到理想水平.由此最终的模型为：（3）对于此模型，用Eviews阐发结果如下：Dependent Variable: LNY1Method: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 22:16Sample (adjusted): 1981 2000Included observations: 20 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.LNX1CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由题目可知，此模型样本容量为20，查5%显著水平的DW统计表可知，dL=1.201,dU=1.411模型中DW=1.590363，du<DW<4- dU，说明在5%的显著水平此模型中无自相关.可决系数R2，t，F统计量也均达到理想水平。

计量经济学(庞皓)课后思考题答案

思考题答案第一章绪论思考题1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。

计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。

经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。

我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。

1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。

理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。

所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。

应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。

1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？答：1、计量经济学与经济学的关系。

联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。

区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。

2、计量经济学与经济统计学的关系。

联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。

庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版

庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章：引言–第二章：回归分析的基本步骤–第三章：多元回归分析–第四章：假设检验和检定–第五章：函数形式选择和非线性回归–第六章：虚拟变量和联合假设检验–第七章：时间序列回归分析–第八章：面板数据回归分析–第九章：工具变量法–第十章：极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集，旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。

本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新，更加贴近实际应用环境，同时也增加了一些新的内容。

本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要，包含了各章节的练习题及参考解答。

2. 练习题及解答第一章：引言1.什么是计量经济学？计量经济学的研究范围是什么？–答案：计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。

它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持，对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。

2.计量经济学中常用的方法有哪些？–答案：常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。

这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题，预测经济变量，评估政策效果等。

第二章：回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析？–答案：回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。

通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系，并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。

回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力，并进行统计推断。

2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么？–答案：基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异，来确定最佳的参数估计值。

也就是说，最小二乘法通过选择一组参数，使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。

3.如何判断回归模型的拟合优度？–答案：拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。

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由所估计出的参数可知，在假定其他变量不变的情况下，当旅行社职工人数每增加1人，各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。

在嘉定其他变量不变的情况下。

当国际旅游人数每增加1万人，各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。

⑵由题已知，估计的回归系数β1的T 值为：t （β1）=6.652983。

β2的T 值分为： t （β2）=3.378064。

α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229因为t （β1）=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0：β1=0。

表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。

⑶正对H O ：β1=β2=0，给定显著水性水平α=0.05，自由度为k-1=2,n-k=28的临界值F 0.05（2,28）=3.34038。

不能确定两个解释变量X 2和X 3个字对Y 都有显著影响。

3、Y ：家庭书刊年消费支出/元 X ：家庭月平均收入/元 T ：户主受教育年数/年⑴5001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,00024681012141618Y X T由图可以看出Y,X,都是逐年增长的，但增长的速率有所变动，而T 总体呈水平变动。

说明变量间不一定是线性关系。

所以建立家庭书刊消费的计量经济模型为：μβββ+++=T X Y 321ln ln⑵模型参数估计结果为：β1=3.931474 β2=0.248535 β3=0.063869模型估计结果为：T X Yi 063869.0ln 248535.0931474.3ˆln ++= ⑶估计的回归系数β3的T 值为：t （β3）=12.05508。

α=0.05.查得自由度为n-2=18-2=16的临界值t 0.025(16)=2.12因为t （β3）=12.05508≥t 0.025(16)=2.12.所以拒绝原假设H 0：β3=0。

表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，户主受教育年数T 对家庭书刊年消费支出Y 有显著性影响。

⑷模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，家庭月平均收入每增长1%，平均说来家庭书刊年消费支出会增长0.248535%。

在假定其他条件不变的情况下，户主受教育年数每增加一年，平均来说家庭书刊年消费支出会增长0.063869%4、Y ：实际通货膨胀率/% X 2：失业率/% X 3:预期通货膨胀率/%⑴期望扩充菲利普斯曲线模型为：t t t t X X Y μβββ+++=33221根据表中数据可知t t t X X Y 32480674.1393115.1105975.7+-=估计模型结果说明，在假定其他条件不变的情况下，当年失业率每增长1%，平均导致实际通货膨胀率减少1.393115%。

在假定其他条件不变的情况下，当年预期通货膨胀率每增长1%，平均导致实际通货膨胀率增加1.480674%。

⑵F 检验：针对H O :β2=β3=0，给定显著性水平α=0.05，查得F 0.05（k-1,n-k ）=F 0.05(2,10)=4.103. 由表数据可知F=34.29559≥F 0.05(2,10)=4.103，应拒绝原假设H O :β2=β3=0。

说明回归方程显著，即失业率，预期通货膨胀率变量联合起来确实对实际通货膨胀率有显著影响。

T 检验：分别针对H 0：β2=0，H 0：β3=0由题已知，估计的回归系数β2的T 值为：∣t （β2）∣=4.493196。

β3的T 值分为： t （β3）=8.217506。

α=0.05.查得自由度为n-2=13-2=11的临界值t 0.025(11)=2.201因为∣t （β2）∣=4.493196≥t 0.025(11)=2.201.所以拒绝原假设H 0：β2=0。

表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，失业率X 2对实际通货膨胀率Y 有显著性影响。

因为 t （β3）=8.217506≥t 0.025(11)=2.201，所以拒绝原假设H 0：β2=0表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，预期通货膨胀率X 3对实际通货膨胀率Y 有显著性影响。

⑶847311.01012)872759.01(11)1(122=--=----=k n n R R5、Y:人均耐用消费品支出/元 X 1：人均年可支配收入/元 X 2:耐用消费品价格指数模型建立：t t t t X X Y μβββ+++=2211021911684.0049404.05398.158ˆX X Y t -+=（121.8071）（0.004684）（0,989546）T=（1.301564）（10.54786）（-0.921316）R 2=0.947989 2R =0.934986 F=72.90647 n=11分别针对H 0：β1=0，H 0：β2=0由题已知，估计的回归系数β1的T 值分为： t （β1）=10.54786。

β2的T 值为：∣t （β2）∣=0.9212316。

α=0.05.查得自由度为n-2=11-2=9的临界值t 0.025(9)=2.262 因为t （β1）=10.54786≥t 0.025(9)=2.262，所以拒绝原假设H 0：β1=0表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，人均年可支配收入X 1对人均耐用消费品支出Y 有显著性影响。

因为∣t （β2）∣=0.9212316≤t 0.025(9)=2.262.所以接受原假设H 0：β2=0。

表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，耐用消费品价格指数X 2对人均耐用消费品支出Y 影响不显著。

由图近似可知，分析结果合理。

6、Y ：能源需求指数 X 1：实际GDP 指数 X 2：能源价格指数⑴t t t t X X Y μβββ+++=22110ln ln ln由表可知β0=1.549504 β1=0.996923 β2=-0.33136421ln 0.331364-ln 0.9969231.549504ˆln X X Y t +=估计结果说明，在假定其他变量不变的前提下，当年实际GDP 指数每增加1%，平均导致能源需求指数增加0.996923%；在假定其他变量不变的前提下，当年能源价格指数每增加1%，平均导致能源需求指数减少0.331364%。

针对H 0:β1=0，由表可得β1=0.996923时所对应的P 值为0.0000≤0.05，所以拒绝原假设。

说明在显著性水平α=0.05下，假定其他变量不变的前提下，实际GDP 指数对能源需求指数有显著性影响。

针对H 0：β2=0，由表可得β2=-0.331364时所对应的P 值为0.0000≤0.05，所以拒绝原假设。

说明在显著性水平α=0.05下，假定其他变量不变的前提下，能源价格指数对能源需求指数有显著性影响。

⑵t t t t X X Y μβββ+++=22110由表可知β0=28.25506 β1=0.980849 β2=-0.25842621ln 0.258426-0.98084928.25506ˆX X Y t +=估计结果说明，在假定其他变量不变的前提下，当年实际GDP 指数每增加1，平均导致能源需求指数增加0.996923；在假定其他变量不变的前提下，当年能源价格指数每增加1，平均导致能源需求指数减少0.331364。

针对H 0:β1=0，由表可得β1=0.980849时所对应的P 值为0.0000≤0.05，所以拒绝原假设。

说明在显著性水平α=0.05下，假定其他变量不变的前提下，实际GDP 指数对能源需求指数有显著性影响。

针对H 0：β2=0，由表可得β2=-0.258426时所对应的P 值为0.0000≤0.05，所以拒绝原假设。

说明在显著性水平α=0.05下，假定其他变量不变的前提下，能源价格指数对能源需求指数有显著性影响。

7、Y ：粮食年销售量/万吨 X 2：常住人口/万人 X 3：人均收入/元 X 4：肉销售量/万吨 X 5:蛋销售量/万吨 X 6：鱼虾销售量/万吨⑴t t X X X X X Y μββββββ++++++=66554433221预测参数的符号均为正号⑵不相符合。

⑶α=0.05.查得自由度为n-2=14-2=12的临界值t 0.025(12)=2.1788针对H0：βj=0（j=2,3,4,5,6）；由表可知估计的回归系数的T 值为T(β2)=2.119245，T(β3)=1.944897 T(β4)=2.129646 T(β5)=1.409082 T(β6)=-2.027719。

在显著性水平α=0.05下，均接受原假设。

说明在α=0.05的显著性水平下，假设其他解释变量不变的情况下，常住人口，人均收入，肉销售量，蛋销售量，鱼虾销售量对粮食年销售量影响不明显。

当α=0.10，查得自由度为n-2=14-2=12的临界值t 0.05(12)=1.78229针对H0：βj=0（j=2,3,4,5,6）；由表可知估计的回归系数的T 值为T(β2)=2.119245，T(β3)=1.944897 T(β4)=2.129646 T(β6)=-2.027719。

庞皓计量经济学课后答案第三章

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